Measurement of Annual Effective Doses of Radon from Drinking Water and Dwellings by CR-39 Track Detectors in Kulachi City of Pakistan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Radon concentration and annual effective doses were measured in drinking water and dwellings of Kulachi city of Pakistan. Twenty samples of drinking water were collected from various sources i.e. tap water, pond water, hand pump and tube well water. CR-39 (Columbia Resin-39) based NRPB (National Radiological Protection Board) radon dosimeters were used to measure the radon concentration. Among the various types of samples, the maximum average value of radon concentration was detected (1.218±0.005 Bq/L) in tube well water while the minimum average value was (0.602±0.003 Bq/L) in tap water. The annual effective dose was calculated from the measured radon concentration which varied from 4.39 × 10-3 to 8.89 × 10-3 mSv/y. The measured values of radon concentration as well as the annual effective dose were found within the United States Environmental Protection Agency (US-EPA) and World Health Organization (WHO) recommended limits.In order to carry out radon survey in dwelling, thirty CR-39 based NRPB dosimeters were installed in various buildings in the area under study. The maximum measured indoor radon concentration was found to be 270±22 Bq/m3 while the minimum was 21±2 Bq/ m3. The mean value of indoor radon concentration in bed rooms was 98 Bq/m3 which was within the International Commission on Radiological Protection (ICRP) recommended limits however, maximum concentration of 240 Bq/m3 was observed in a mud made room which was above the US-EPA and WHO new recommended limits. The mean annual effective dose from indoor radon was found to be 1.546 mSv/y which was within the ICRP recommended limits.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle